J. Magnus, P

Nombre: Econometría - Curso básico.

El libro de texto contiene una presentación sistemática de los conceptos básicos de la econometría y está escrito sobre la base de conferencias que los autores han leído durante varios años en la Escuela Rusa de Economía y la Escuela Superior de Economía. Los modelos de regresión lineal (método de mínimos cuadrados, prueba de hipótesis, heterocedasticidad, autocorrelación de errores, especificación del modelo) se estudian en detalle. Capítulos separados están dedicados a sistemas de ecuaciones simultáneas, el método de máxima verosimilitud en modelos de regresión, modelos con variables dependientes discretas y acotadas.
Se han agregado tres nuevos capítulos a la sexta edición del libro. El capítulo Datos de panel complementa el libro con una lista completa de temas que tradicionalmente se incluyen en los cursos modernos de econometría básica. También se han añadido los capítulos "Pretesting" y "Econometría de los mercados financieros", que serán de utilidad para quienes estén interesados, respectivamente, en los aspectos teóricos y aplicados de la econometría. El número de ejercicios se ha incrementado significativamente. Se incluyen ejercicios con datos reales a disposición del lector en el sitio web del libro.
Para estudiantes, graduados, docentes, así como especialistas en economía aplicada y finanzas.

La econometría (junto con la microeconomía y la macroeconomía) es una de las disciplinas básicas de la educación económica moderna. ¿Qué es la econometría? Cuando se trata de una ciencia viva y en desarrollo, la dificultad siempre surge cuando se trata de dar una breve descripción de su tema y métodos. ¿Podemos decir que la econometría es la ciencia de la medición económica, como sugiere su nombre? Por supuesto que es posible, pero entonces surge la pregunta de cuál es el significado del término "dimensiones económicas". Esto es lo mismo que definir las matemáticas como la ciencia de los números. Por tanto, sin tratar de desarrollar este problema con más detalle, citaremos las declaraciones de reconocidas autoridades en economía y econometría.

1. Introducción
1.1. Modelos
1.2. Tipos de modelos
1.3. Tipos de datos
2. Modelo de regresión por pares
2.1. Ajuste de curvas
2.2. Método de mínimos cuadrados (MCO)
2.3. Modelo de regresión lineal con dos variables
2.4. Teorema de Gauss-Markov. Estimación de la varianza de errores a2
2.5. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO de los parámetros de regresión. Prueba de hipótesis b = bo- Intervalos de confianza para coeficientes de regresión
2.6. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Coeficiente de determinación R2
2.7. Estimación de la probabilidad máxima de coeficientes de regresión
Ejercicios
3. Modelo de regresión múltiple
3.1. Hipótesis principales
3.2. Método de mínimos cuadrados. Teorema de Gauss-Markov
3.3. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO
3.4. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Ratios R2 y R ajustado
3.5. Prueba de hipótesis. Intervalos de confianza y regiones de confianza
Ejercicios
4. Varios aspectos de la regresión múltiple
4.1. Multicolinealidad
4.2. Variables ficticias
4.3. Correlación privada
4.4. Especificación del modelo
Ejercicios
5. Algunas generalizaciones de regresión múltiple
5.1. Regresores estocásticos
5.2. Método de mínimos cuadrados generalizados
5.3. Método asequible de mínimos cuadrados generalizados
Ejercicios
6. Heteroscedasticidad y correlación temporal
6.1. Heterocedasticidad
6.2. Correlación de tiempo
Ejercicios
7. Previsión en modelos de regresión
7.1. Previsión incondicional
7.2. Previsión condicional
7.3. Predicción en presencia de errores autorregresivos
Ejercicios
8. Variables instrumentales
8.1. Consistencia de estimaciones obtenidas usando variables instrumentales
8.2. Influencia de los errores de medición
8.3. Método de mínimos cuadrados de dos pasos
8.4. Prueba de Hausman
Ejercicios
9. Sistemas de ecuaciones de regresión
3.1. Ecuaciones externamente no relacionadas
9.1. Sistemas de ecuaciones simultáneas
Ejercicios
10. Método de máxima verosimilitud en modelos de regresión
10.1. Introducción
10.2. Aparato matemático 246
10.3. Estimación de la probabilidad máxima de parámetros de una distribución normal multivariante
10.4. Propiedades del estimador de máxima verosimilitud
10.5. Estimación de máxima verosimilitud en un modelo lineal
10.6. Prueba de hipótesis lineal, I
10,7. Prueba de hipótesis lineal II
10,8. Restricciones no lineales
Ejercicios
11. Series temporales
11.1. Modelos de rezagos distribuidos
11.2. Modelos dinámicos
11.3. Raíces unitarias y cointegración
11.4 Modelos Box-Jenkins (ARIMA)
11,5. Modelos GARCH
Ejercicios
12. Variables dependientes discretas y muestras censuradas
12.1. Modelos binarios y de opción múltiple
12.2. Muestras truncadas y censuradas
Ejercicios
13. Datos del panel
13.1 Introducción
13.2. Designaciones y modelos básicos
13.3. Modelo de efectos fijos
13.4. Modelo de efectos aleatorios
13.5. Calidad de ajuste
13.6. Selección de modelo
13,7. Modelos dinámicos
13,8. Modelos de elección binaria con datos de panel
13,9. Método generalizado de momentos
Ejercicios
14. Pruebas previas: introducción
14.1. Introducción
14.2. Formulación del problema
14.3. El resultado principal
14.4. Evaluación previa a la prueba
14.5. Puntuación WALS
14.6. Teorema de equivalencia
14,7. Pruebas previas y el efecto de "subestimación"
14,8. Efecto de subestimación. Un parámetro auxiliar
14,9. Elección del modelo: de general a específico y de específico a general
14.10. Efecto de subestimación. Dos parámetros auxiliares
14.11. Pronóstico y pruebas preliminares
14.12. Generalizaciones
14.13. Otras preguntas
Ejercicios
15. Econometría de los mercados financieros
15.1. Introducción
15.2. Hipótesis de eficiencia del mercado financiero
15.3. Optimización de una cartera de valores
15.4. Pruebe la inclusión de nuevos activos en una cartera eficaz
15,5. Cartera óptima en presencia de un activo libre de riesgo
15.6. Modelos de valoración de activos financieros
Ejercicios
16. Perspectivas de la econometría
1.6.1. Introducción
16.2. ¿Qué hace realmente un econométrico?
16.3. Econometría y Física
16.4. Econometría y estadística matemática
16.5. Teoría y práctica
16.6. Método econométrico
16.7. Unión debil
16.8. Agregación
16,9. Cómo utilizar otras obras
16.10. Conclusión
Aplicación LA. Álgebra lineal
1. Espacio vectorial
2. El espacio vectorial Лп
3. Dependencia lineal
4. Subespacio lineal
5. Base. Dimensión
6. Operadores lineales
7. Matrices
8. Operaciones con matrices
9. Matrices invariantes: traza, determinante
10. Rango de la matriz
11. Matriz inversa
12. Sistemas de ecuaciones lineales
13. Autovalores y vectores
14. Matrices simétricas
15. Matrices definidas positivas
16. Matrices idempotentes
17. Bloques de matrices
18. El trabajo de Kronecker
19. Diferenciación por argumento vectorial
Ejercicios
Apéndice de MS. Teoría de la probabilidad y estadística matemática
1. Variables aleatorias, vectores aleatorios
2. Distribuciones condicionales
3. Algunas distribuciones especiales
4. Distribución normal multivariante
5. La ley de los grandes números. Teorema del límite central
6 Conceptos básicos y tareas de estadística matemática
7. Estimación de parámetros
8. Prueba de hipótesis
Solicitud EP. Descripción general de los paquetes econométricos
1. Origen de los bultos. Versiones de Windows. Artes graficas
2. Acerca de algunos paquetes
3. Experiencia práctica
Apéndice ST. Conciso glosario de términos inglés-ruso
Solicitud de asistencia técnica. Mesas
Literatura
Índice de materias

UDC 330,43 (075,8)
BBK 65v6ya73

Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetskiy A.A.
Econometría. Curso inicial: Libro de texto. - 8a ed., Rev. - M.:, 2007 .-- 504 p.

ISBN 978-5-7749-0473-0

El capítulo Datos de panel complementa el libro con una lista completa de temas que tradicionalmente se incluyen en los cursos modernos de econometría básica. Los capítulos "Pruebas preliminares" y "Econometría de los mercados financieros" serán útiles para quienes estén interesados, respectivamente, en los aspectos teóricos y aplicados de la econometría. El número de ejercicios se ha incrementado significativamente. Se incluyen ejercicios con datos reales a disposición del lector en el sitio web del libro.

Para estudiantes, graduados, docentes, así como especialistas en economía aplicada y finanzas.

Índice Prefacio Prefacio de la primera edición Prefacio de la tercera edición Prefacio de la sexta edición 1. Introducción 1.1. Modelos 1.2. Tipos de modelos 1.3. Tipos de datos 2. Modelo de regresión por pares 2.1. Ajuste de curva 2.2. Método de mínimos cuadrados (MCO) 2.3. Modelo de regresión lineal con dos variables 2.4. Teorema de Gauss-Markov. Estimación de la varianza de errores a2 2.5. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO de los parámetros de regresión. Prueba de hipótesis b = bo- Intervalos de confianza para coeficientes de regresión 2.6. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Coeficiente de determinación R2 2.7. Estimación de la máxima verosimilitud de los coeficientes de regresión Ejercicios 3. Modelo de regresión múltiple 3.1. Principales hipótesis 3.2. Método de mínimos cuadrados. Teorema de Gauss-Markov 3.3. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO 3.4. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Ratios R2 y R ajustado 3,5. Prueba de hipótesis. Intervalos y regiones de confianza Ejercicios 4. Varios aspectos de la regresión múltiple 4.1. Multicolinealidad 4.2. Variables ficticias 4.3. Correlación parcial 4.4. Ejercicios de especificación del modelo 5. Algunas generalizaciones de la regresión múltiple 5.1. Regresores estocásticos 5.2. El método de los mínimos cuadrados generalizados 5.3. Ejercicios de mínimos cuadrados generalizados disponibles 6. Heteroscedasticidad y correlación temporal 6.1. Heteroscedasticidad 6.2. Ejercicios de correlación temporal 7. Pronósticos en modelos de regresión 7.1. Previsión incondicional 7.2. Previsión condicional 7.3. Pronóstico en presencia de errores autorregresivos Ejercicios 8. Variables instrumentales 8.1. Coherencia de las estimaciones obtenidas mediante variables instrumentales 8.2. La influencia de los errores de medición 8.3. Mínimos cuadrados de dos pasos 8.4. Prueba de Hausman Ejercicios 9. Sistemas de ecuaciones de regresión 3.1. Ecuaciones no relacionadas externamente 9.1. Ejercicios de sistemas de ecuaciones simultáneas 10. Método de máxima verosimilitud en modelos de regresión 10.1. Introducción 10.2. Aparato matemático 246 10.3. Estimación de la probabilidad máxima de parámetros de una distribución normal multivariada 10.4. Propiedades de las estimaciones de máxima verosimilitud 10.5. Estimación de máxima verosimilitud en un modelo lineal 10.6. Prueba de hipótesis en un modelo lineal, I 10.7. Prueba de hipótesis en un modelo lineal, II 10.8. Ejercicios de restricciones no lineales 11. Series de tiempo 11.1. Modelos de rezagos distribuidos 11.2. Modelos dinámicos 11. 3. Raíces unitarias y cointegración 11.4 Modelos de Box-Jenkins (ARIMA) 11.5. Ejercicios de modelos GARCH 12. Variables dependientes discretas y muestras censuradas 12.1. Modelos binarios y de opción múltiple 12.2. Ejercicios de muestras truncadas y censuradas 13. Datos de panel 13.1 Introducción 13.2. Designaciones y modelos básicos 13.3. Modelo de efectos fijos 13.4. Modelo de efectos aleatorios 13.5. Calidad de ajuste 13.6. Selección de modelo 13.7. Modelos dinámicos 13.8. Modelos de elección binaria con receta de datos de panel 13.9. Ejercicios del Método Generalizado de Momentos 14. Pruebas preliminares: Introducción 14.1. Introducción 14.2. Enunciado del problema 14.3. Resultado principal 14.4. Evaluación previa a la prueba 14.5. Puntuación WALS 14,6. Teorema de equivalencia 14.7. Pruebas preliminares y efecto de la "subestimación" 14.8. Efecto de subestimación. Un parámetro auxiliar 14.9. Elegir un modelo: de lo general a lo particular y de lo particular a lo general 14.10. Efecto de subestimación. Dos parámetros auxiliares 14.11. Previsión y pruebas preliminares 14.12. Generalizaciones 14.13. Otras preguntas Ejercicios 15. Econometría de los mercados financieros 15.1. Introducción 15.2. Hipótesis de eficiencia del mercado financiero 15.3. Optimización de la cartera de valores 15.4. Prueba para la inclusión de nuevos activos en una cartera efectiva 15.5. Cartera óptima en presencia de un activo libre de riesgo 15.6. Modelos de valoración de activos financieros Ejercicios 16. Perspectivas econométricas 1.6.1. Introducción 16.2. ¿Qué hace realmente un econométrico? 16.3. Econometría y Física 16.4. Econometría y estadística matemática 16.5. Teoría y práctica 16.6. Método econométrico 16.7. Eslabón débil 16.8. Agregación 16.9. Cómo utilizar otras obras 16.10. Conclusión Apéndice LA. Álgebra lineal 1. Espacio vectorial 2. Espacio vectorial An 3. Dependencia lineal 4. Subespacio lineal 5. Base. Dimensión 6. Operadores lineales 7. Matrices 8. Operaciones con matrices 9. Matrices invariantes: traza, determinante 10. Rango de una matriz 11. Matriz inversa 12. Sistemas de ecuaciones lineales 13. Autovalores y vectores 14. Matrices simétricas 15. Matrices positivas definidas 16 Matrices idempotentes 17. Matrices de bloques 18. Producto de Kronecker 19. Diferenciación con respecto a un argumento vectorial Ejercicios Apéndice MS. Teoría de la probabilidad y estadística matemática 1. Variables aleatorias, vectores aleatorios 2. Distribuciones condicionales 3. Algunas distribuciones especiales 4. Distribución normal multivariante 5. La ley de los grandes números. Teorema del límite central 6 Conceptos básicos y problemas de estadística matemática 7. Estimación de parámetros 8. Prueba de hipótesis Apéndice EP. Revisión de paquetes econométricos 1. Origen de los paquetes. Versiones de Windows. Gráfico 2. Sobre algunos paquetes 3. Experiencia práctica Anexo ST. Breve glosario de términos inglés-ruso Apéndice TA. Tablas Literatura Índice de materias

6ª ed., Rev. y añadir. - M.: Delo, 2004.- 576 p.

Se han agregado tres nuevos capítulos a la sexta edición del libro. El capítulo Datos de panel complementa el libro con una lista completa de temas que tradicionalmente se incluyen en los cursos modernos de econometría básica. También se han añadido los capítulos "Pretesting" y "Econometría de los mercados financieros", que serán de utilidad para quienes estén interesados, respectivamente, en los aspectos teóricos y aplicados de la econometría. El número de ejercicios se ha incrementado significativamente. Se incluyen ejercicios con datos reales a disposición del lector en el sitio web del libro.

Para estudiantes, graduados, docentes, así como especialistas en economía y finanzas aplicadas.

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Tabla de contenido
Prólogo 10
Prefacio a la primera edición 13
Prefacio a la tercera edición 18
Prefacio a la sexta edición 23
1. Introducción 26
1.1. Modelo 26
1.2. Tipos de modelo 28
1.3. Tipos de datos 30
2. Modelo de regresión pareada 32
2.1. Ajuste curvo 32
2.2. Método de mínimos cuadrados (MCO) 34
2.3. Modelo de regresión lineal con dos variables 38
2.4. Teorema de Gauss-Markov. Estimación de la varianza de errores a2 41
2.5. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO de los parámetros de regresión. Prueba de hipótesis b = bo- Intervalos de confianza para coeficientes de regresión 46
2.6. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Coeficiente de determinación Y2 51
2.7. Estimación de la probabilidad máxima de los coeficientes de regresión 55
Ejercicios 58
3. Modelo de regresión múltiple 67
3.1. Hipótesis clave 68
3.2. Método de mínimos cuadrados. Teorema de Gauss-Markov 69
3.3. Propiedades estadísticas de las estimaciones de MCO 72
3.4. Análisis de la variación de la variable dependiente en regresión. Razones R2 y R ^ ajustada, 74
3.5. Prueba de hipótesis. Intervalos de confianza y regiones de confianza 78 "
Ejercicios 88
4. Varios aspectos de la regresión múltiple 108
4.1. Multicolinealidad 109;
4.2. Variables ficticias 112
4.3. Correlación parcial 118
4.4. Especificación del modelo 124
Ejercicios 135
5. Algunas generalizaciones de regresión múltiple 148
5.1. Regresores estocásticos 149
5.2. Mínimos cuadrados generalizados ... 154
5.3. Mínimos cuadrados generalizados disponibles 160
Ejercicios 163
6. Heteroscedasticidad y correlación temporal 167
6.1. Heteroscedasticidad 168
6.2. Correlación de tiempo 184
Ejercicios 192
7. Pronósticos en modelos de regresión 204
7.1. Predicción incondicional 205
7.2. Predicción condicional 208
7.3. Predicción en presencia de errores autorregresivos 209
Ejercicios 211
ocho . Variables instrumentales 212
8.1. Consistencia de estimaciones obtenidas con variables instrumentales 213
8.2. Efecto de los errores de medición 214
8.3. Mínimos cuadrados de dos pasos ... 215
8.4. Prueba de Hausman 217
Ejercicios 218
9. Sistemas de ecuaciones de regresión 220
3.1. Ecuaciones externamente no relacionadas 221
9.1. Sistemas de ecuaciones simultáneas 224
Ejercicios 241
10. Método de máxima verosimilitud en modelos de regresión 244
10.1. Introducción 245
10.2. Aparato matemático 246
10.3. Estimación de la máxima verosimilitud de los parámetros de una distribución normal multivariada. ... 248
10.4. Propiedades de las estimaciones de máxima verosimilitud. 249
10.5. Estimación de máxima verosimilitud en un modelo lineal 250
10.6. Prueba de hipótesis de modelo lineal, I 253
10,7. Prueba de hipótesis de modelo lineal, II 257
10,8. Restricciones no lineales 258
Ejercicios 260
11. Serie temporal 264
11.1. Modelos de retardo distribuido 266
11.2. Modelos dinámicos 268
11.3. Raíces unitarias y cointegración 276
11.4 Modelos Box-Jenkins (ARIMA) 28
11,5. GARCH modelo 3
Ejercicios 3J
12. Variables dependientes discretas y muestras censuradas 3
12.1. Modelos binarios y de opción múltiple ... 3!
12.2. Muestras truncadas y censuradas 3.
Ejercicios 3;
13. Datos del panel 31
13.1 Introducción 3
13.2. Símbolos y modelos básicos 3
13.3. Modelo de efectos fijos 3
13.4. Modelo de efectos aleatorios 31
13.5. Calidad de ajuste Z1
13.6. Selección de modelo 3 "
13,7. Modelos dinámicos 3
13,8. Modelos de elección binaria con datos de panel 3
13,9. Método generalizado de momentos 3
Ejercicios 39
14. Pruebas previas: introducción 39
14.1. Introducción 3!
14.2. Enunciado del problema 40
14.3. Resultado principal 40 "
14.4. Estimación previa a la prueba 4 $
14.5. Puntuación WALS 40
14.6. Teorema de equivalencia 4
14,7. Pruebas previas y el efecto de "subestimación" 407
14,8. Efecto de subestimación. Un parámetro auxiliar 412
14,9. Elección del modelo: de general a específico y de específico a general 415
14.10. Efecto de subestimación. Dos parámetros auxiliares 419
11. Previsión y pruebas preliminares 425
.12. Generalizaciones 429
13. Otros asuntos 432
Ejercicio 434
15. Econometría de los mercados financieros 435
11.5.1. Introducción 436
15.2. Hipótesis de eficiencia del mercado financiero. ... ... 438
15.3. Optimización de cartera 446
15.4. Prueba para la inclusión de nuevos activos en una cartera efectiva 450
15,5. Cartera óptima en presencia de un activo libre de riesgo 456
15.6. Modelos de valoración de activos financieros 461
Ejercicio 471
16. Perspectivas de la econometría 472
1.6.1. Introducción 472
16.2. ¿Qué hace realmente un econométrico? .... 473
16.3. Econometría y Física 474
16.4. Econometría y Estadística Matemática. ... ... 475
16.5. Teoría y práctica 476
16.6. Método econométrico 477
16.7. Vínculo débil 480
1.6.8. Agregación 481
16,9. Cómo utilizar otras obras 481
16.10. Conclusión 482
Aplicación LA. Álgebra lineal 484
1. Espacio vectorial 484
2. Espacio vectorial Лп 485
3. Dependencia lineal 485
4. Subespacio lineal 486
5. Base. Dimensión 486
6. Operadores lineales 487
7. Matriz 488
8. Operaciones con matrices 489
9. Matrices invariantes: traza, determinante 492
10. Rango de la matriz 494
11. Matriz inversa 495
12. Sistemas de ecuaciones lineales 496
13. Autovalores y vectores 496
14. Matrices simétricas 498
15. Matrices definidas positivas 500
16. Matrices idempotentes 502
17. Bloques de matrices 503
18. El trabajo de Kronecker 504
19. Diferenciación por argumento vectorial. ... 505
Ejercicios de práctica 507
Apéndice de MS. Teoría de la probabilidad y estadística matemática 509
1. Variables aleatorias, vectores aleatorios 509
2. Distribuciones condicionales 516
3. Algunas distribuciones especiales 518
4. Distribución normal multivariante 524
5. La ley de los grandes números. Teorema del límite central 528
6 Conceptos básicos y tareas de estadística matemática 531
7. Estimación de parámetros 533
8. Prueba de hipótesis 539
Solicitud EP. Descripción general de los paquetes econométricos 542
1. Origen de los bultos. Versiones de Windows. Gráficos 543
2. Aproximadamente 544 paquetes
3. Experiencia práctica 546
Apéndice ST. Diccionario de términos conciso inglés-ruso 547
Solicitud de asistencia técnica. Tablas 555
Literatura 561
Índice 570

En comparación con la edición de 1997, el libro incluye tres nuevos capítulos sobre máxima verosimilitud en modelos de regresión, series de tiempo y modelos con variables dependientes discretas y acotadas. El número de ejemplos de la economía rusa, tareas y ejercicios se ha incrementado significativamente.

Para estudiantes, graduados, docentes, así como especialistas en economía aplicada y finanzas.

La econometría (junto con la microeconomía y la macroeconomía) es una de las disciplinas básicas de la educación económica moderna. ¿Qué es la econometría? Cuando se trata de una ciencia viva y en desarrollo, siempre resulta difícil tratar de dar una breve descripción de su tema y sus métodos. ¿Podemos decir que la econometría es la ciencia de la medición económica, como sugiere su nombre? Por supuesto que es posible, pero entonces surge la pregunta de cuál es el significado del término "dimensiones económicas". Esto es lo mismo que definir las matemáticas como la ciencia de los números. Por tanto, sin tratar de desarrollar este problema con más detalle, citaremos las declaraciones de reconocidas autoridades en economía y econometría.

"La econometría permite el análisis cuantitativo de los fenómenos económicos reales, basado en el desarrollo moderno de la teoría y las observaciones asociadas con los métodos de obtención de conclusiones" (Samuelson).

“La principal tarea de la econometría es llenar el razonamiento económico a priori con contenido empírico” (Klein).

“El objetivo de la econometría es la derivación empírica de leyes económicas. La econometría complementa la teoría mediante el uso de datos reales para probar y refinar las relaciones postuladas ”(Malenvo).

Este libro está dirigido principalmente a estudiantes principiantes de econometría y tiene dos propósitos. Primero, queremos preparar al lector para la investigación aplicada en economía. En segundo lugar, pensamos que será de utilidad para los estudiantes que vayan a profundizar en la teoría de la econometría. No se requieren conocimientos previos de econometría. Sin embargo, se asume el conocimiento de los cursos de álgebra lineal, teoría de la probabilidad y estadística matemática en el volumen inicial (por ejemplo, Gelfand, 1971; Ilyin, Poznyak, 1984; Wentzel, 1964). También asumimos que el lector es competente en análisis matemático dentro del curso estándar de una escuela técnica.

Hay algunos excelentes libros de texto en inglés sobre econometría. Por ejemplo, el libro (Greene, 1997) puede considerarse legítimamente una "enciclopedia econométrica": contiene casi todas las secciones de la econometría moderna. El libro de texto (Goldberger, 1990) presta más atención al aspecto matemático formal de la econometría. En nuestra opinión, el libro (Johnston y DiNardo, 1997) es muy exitoso, moderno y equilibrado desde el punto de vista de la teoría y las aplicaciones. También son dignos de mención los libros de texto (Griffits, Hill y Judge, 1993) y (Pindyck y Rubinfeld, 1991), que están dirigidos a lectores sin una sólida formación matemática y están equipados con muchos ejemplos y ejercicios. Un buen complemento de los libros de texto estándar es el libro (Kennedy, 1998), que se centra en el aspecto sustantivo del análisis econométrico y contiene una gran cantidad de ejercicios interesantes. También es necesario mencionar el libro (Hamilton, 1994), donde se presenta con gran detalle y con un alto nivel matemático la teoría de las series temporales, y el libro (Stewart, 1991), que contiene secciones exitosas y compactas sobre la teoría. de series de tiempo.

Por lo tanto, puede ser necesario presentar algunos argumentos a favor de escribir un libro nuevo en lugar de simplemente traducir uno de los libros de texto existentes. Nuestro libro se basa en el material de las conferencias que uno de los autores (J. Magnus) impartió como curso inicial de econometría en el marco del programa de maestría para estudiantes de la Escuela Rusa de Economía (NES) en marzo-abril de 1993. Otros dos autores (P. Katyshev, A. Peresetsky) realizó ejercicios prácticos. Un curso intensivo de 7 semanas cubrió los conceptos básicos de la econometría. Este fue el primer año de existencia de la Escuela de Economía de Rusia. En los años siguientes, los autores colaboraron para crear un programa para los tres cursos econométricos para estudiantes de primer año en NES. En el curso de nuestro trabajo, en particular, recopilamos ejemplos de la economía rusa, que usamos en lugar de los ejemplos tradicionalmente considerados de las economías de Europa Occidental y Estados Unidos. Al final, llegamos a la conclusión de que sería deseable tener un libro de texto escrito específicamente para estudiantes rusos, y revisamos el programa del curso para convertirlo en un libro independiente. Este libro es, por tanto, el resultado de cinco años de experiencia en la enseñanza de la econometría a estudiantes rusos.

Los capítulos 2-4 contienen la teoría clásica de los modelos de regresión lineal. Este material es el núcleo de la econometría y los estudiantes deben familiarizarse con él antes de pasar al resto del libro. El capítulo 2 trata del modelo más simple con dos regresores, el capítulo 3 trata de los modelos multivariados. En cierto sentido, el Capítulo 2 es redundante, pero desde un punto de vista pedagógico, es extremadamente útil estudiar los modelos de regresión con dos variables primero. Entonces, por ejemplo, puede prescindir del álgebra matricial, en el caso bidimensional también es más fácil entender la interpretación gráfica de la regresión. El capítulo 4 contiene varias secciones adicionales (problema de multicolinealidad, variables ficticias, especificación del modelo), pero su material también puede atribuirse a los fundamentos estándar de la econometría.

Los capítulos 5-9 exploran algunas generalizaciones del modelo de regresión múltiple estándar, como regresores estocásticos, mínimos cuadrados generalizados, heterocedasticidad y autocorrelación de residuos, mínimos cuadrados generalizados disponibles, predicción y variables instrumentales. Lo sorprendente de la teoría de la econometría es que en este nivel, la mayoría de los teoremas en el núcleo estándar de la teoría (Capítulos 2-4) siguen siendo válidos, al menos aproximadamente o asintóticamente, cuando las condiciones de los teoremas se debilitan. Recomendamos encarecidamente que correlacione continuamente los resultados de los capítulos 5-9 con los principales hallazgos de los capítulos 2-4.

El capítulo 10 contiene la teoría de sistemas de ecuaciones simultáneas, es decir el caso cuando el modelo contiene más de una ecuación. Se consideran los problemas que un econométrico puede encontrar en el trabajo práctico.

El libro incluye varios apéndices, incluida una descripción general de los paquetes econométricos y un conciso glosario de términos inglés-ruso.

Nuestra experiencia muestra que el material de los Capítulos 1-7 es suficiente para un curso de 7 semanas de 6 horas por semana, y el material de los Capítulos 1-10 es suficiente para un curso estándar de un semestre. Obtuvimos buenos resultados con la siguiente estructura de curso: dos conferencias de dos horas por semana y un taller (en subgrupos más pequeños), sin embargo, también son posibles otras estructuras de curso.

Estudiantes

La resolución de problemas es la clave para aprender matemáticas, estadística y econometría. Nuestros profesores nos lo contaron cuando éramos estudiantes y lo repetimos aquí. ¡Y esto es cierto! Para los estudiantes con un enfoque en la práctica, la experimentación con datos es esencial. Elimine algunas observaciones de sus datos y vea qué sucede con sus estimaciones y por qué. Agregue variables explicativas y vea cómo cambian sus estimaciones y proyecciones. En general, experimente. El estudiante orientado a la teoría debería preguntarse por qué es necesaria esta o aquella condición del teorema. ¿Por qué el teorema deja de ser cierto si elimina o cambia una de las condiciones? Encuentra contraejemplos.

Para profesores

Es importante que todos los estudiantes tengan la formación matemática y estadística requerida al comienzo del curso. Si este no es el caso, entonces el curso debe comenzar con una descripción general de los conceptos esenciales de álgebra lineal y estadística matemática. Los capítulos 2 a 4 deben estar al comienzo del curso. Hay cierta libertad para elegir más temas si el tiempo no permite incluir el libro completo en el curso. En caso de falta de tiempo, los regresores estocásticos (Sección 5.1) y las pruebas de heterocedasticidad (pero no el concepto mismo de heterocedasticidad) pueden posponerse para el siguiente curso. Los capítulos 7 a 10 contienen secciones especiales pero importantes que se pueden incluir en el curso con diversos grados de detalle, según los gustos del instructor.

Agradeceremos cualquier comentario, informe de errores tipográficos, ambigüedades y errores en este libro.

Expresiones de gratitud

Estamos profundamente en deuda con cinco generaciones de estudiantes de la Escuela de Economía de Rusia, quienes, en el transcurso del estudio del curso, dieron muchas críticas que usamos al trabajar en el libro. Sin ellos, este libro nunca se habría escrito.

Agradecemos a los ex alumnos de NES Vladislav Kargin y Alexey Onatsky, quienes prepararon un ejemplo para el libro sobre el mercado de apartamentos en Moscú, así como a los estudiantes de NES Elena Paltseva y Gaukhar Turmukhambetova, cuyos esfuerzos han logrado evitar muchos errores tipográficos. También estamos agradecidos a nuestro colega Alexander Slastnikov, quien se tomó la molestia de editar el manuscrito. En el trabajo sobre el manuscrito, P. Katyshev y A. Peresetsky recibieron apoyo financiero de la Fundación de Ciencias Humanitarias de Rusia, proyecto 96-02-16011a.

Tilburg / Moscú, marzo de 1997